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3D 모델의 애니메이션은 상호작용이 가능한 실시간 응용 프로그램에서 중요한 요소 중 하나이다. 그 중에서도 주어진 3D 환경과 객체들에 대응하여 적절한 애니메이션을 생성하는 것은 해결하기 어려운 문제이며, 이를 해결하기 위해 다양한 방법들이 제안되고 있다. 이 논문에서는 상대 휴머노이드(humanoid) 모델에 대응하는 상호작용 애니메이션을 생성하기 위해 다중 목적 마르코프 의사결정과정(Multi Objective Markov Decision Process)을 활용하는 강화학습 방법을 제안한다. 상호작용 애니메이션을 통해 학습하고자 하는 애니메이션의 목적을 두 개의 보상(reward) 변수로 정의하고, 이를 하나의 스칼라 값으로 변환하는 효용 함수(utility function)을 통해 의사결정과정 내의 에이전트(agent)의 정책 학습에 반영한다. 다중 목적 마르코프 의사결정과정 기반 강화학습의 결과로 학습된 휴머노이드 모델은 상대 휴머노이드 모델의 다양한 변화에 대응하는 애니메이션을 생성한다.